Bir süredir kedim Cheshire’da gözlemlediğim ve anlamlandırmaya çalıştığım bir davranış vardı. Ben çalışırken kucağıma gelip, ben müzik dinlerken orada uzun saatler uyuması bizim günlük rutinimiz. Ancak ben çalan şarkıya eşlik edersem, işler değişiyor ve hiç vakit kaybetmeden kucağımdan inip arkasına bile bakmadan uzaklaşıyor. Bunun tesadüf olmadığına ikna olduktan sonra zincirleme sorular serisi ortaya çıkmış oldu. Kedim benim sesimi mi sevmiyor? Şarkı söylerken veya müzik dinlerken onların başlarını mı ağrıtıyorum? Sahi, hayvanlar müzik dinlemeyi sever mi?

Bu yazı “Introduction to Neurohacking with R” dersinde¹ yaptığım uygulamaları² ve notları içerir.

Ben ne düşünüyorum, başkaları ne düşünüyor, başkaları benim ne düşündüğümü düşünüyor? Bu soruları sorabiliyor olmamız, aslında bir bilişsel yetimizi gösteriyor: zihin teorisi veya benim tabirimle elalem ne düşünüyor teorisi.

Akademik yayınları takip edebilmenin ve paylaşılan verinin anlamlılığını yorumlayabilmenin belki de birincil unsuru paylaşılan istatistikleri okuyabilmek. Bu yazıda istatistikle ilgili temel kavramları açıklıyor ve sonunda “Nonhuman primates prefer slow tempos but dislike music overall” başlıklı 2007 yılında yayınlanan çalışmanın 1. deney sonuçlarını¹ yorumluyor olacağım. Böylece kavramların uygulanma şeklini göstermeyi hedefliyorum.

Hiç hatırlayamayacağınız kadar eski bir çocukluk anınızı, size anlatılmasının akabinde, kendiniz hatırlıyormuş gibi hissettiniz mi? İki kişi aynı hatırayı farklı şekillerde hatırlayıp, ikinizin de emin olduğunuz olmadı mı? Veya ütüyü fişten çekmediğinizi sanıp telaşla eve döndüğünüzde, aslında çekmiş olduğunuzu fark etmeziniz mi? Belli ki bellek her zaman doğru bir bilgi kaynağı değil. Peki bu yanlış hafızaların sebebi ne? Bilişsel psikolog Elizabeth Loftus’un hafızanın güvenilirliği hakkındaki TED konuşması¹ ve bu alanda yapılan diğer akademik çalışmalar eşliğinde hatırladıklarımıza ne kadar güvenebileceğimizi birlikte düşünelim.

Bilgi ve yazılım özgürlüğü diğer hak mücadeleleriyle birlikte var olması gereken, bütüncül bir özgür toplum idealinin parçalarından yalnızca biri. Teknik bir konu olarak ele alınması sebebiyle politik önemi genelde gözden kaçırılan bu konu, diğer pek çok hak mücadelesine de dahil. Yazılım özgürlüğü teknolojik eşitsizliklerin, ifade özgürlüğü mücadelesinin, feminizmin ve hatta ekoloji mücadelesinin dahi bir parçası. “Bu özgür yazılım dedikleri Linux, Minux, Ubuntu, Libreoffice bir şeyler değil miydi, nereden çıktı ekoloji?” dediğinizi duyar gibiyim.

Sentiment analizi, doğal dil işleme kullanılarak bir veri setinden kişilerin görüşlerini elde etmek için kullanılan bir yöntemdir. Genel veya daha detaylı analizler yapılabilir. Bu yazıda İngilizce restoran yorumları için sentiment analiz yapan bir kılavuzu¹ takip ederek COVID-19 dönemindeki Türkçe haber akışını olumluluk/olumsuzluk anlamında değerlendirebilecek bir kodu nasıl yazabileceğimizden bahsedceğim.

Bugün özgür yazılım her zamankinden daha da önemli¹. İnsanlar olarak fiziksel hayatlarımızdan çekilerek, eğer yeterince ayrıcalıklıysak², dijital hayatlarımıza taşındığımız kitlesel bir göç yaşıyoruz. Evlerimize çekilmiş; film seyrederken, uzaktan eğitim alırken, iş toplantılarımıza katılırken veya sosyalleşirken kullandığımız yazılımlar, bu yazılımların tanıdığı özgürlükler³ doğrudan bizim özgürlük meselemizdir. Şu anda yaşanılan kitlesel dijitalleşme ile birlikte her zaman olduğundan daha hissedilir şekilde, toplumun özgürlüğünün meselesidir.